Economic Evaluation Methods in Oncology
Notice bibliographique
Résumé
To fill a gap in the literature and to better inform decision making in oncology, this doctoral thesis investigates the role and impact of analytical methods in the economic evaluation of oncology medications through three main chapters which have been recently published. Chapter 2 presents a systematic literature survey of published economic evaluations in oncology over a 10-year period in order to identify, examine, and describe analytical methods that have been utilized (published in Pharmacoeconomics Open in 2021). This chapter demonstrated that greater detail in reporting of extrapolation methods, statistical techniques, and validation procedures is needed in order to conform with best practices outlined in existing economic evaluation guidelines. Chapter 3 complements the work of chapter 2 but takes a different perspective through an examination of the methods reported in economic evaluations published by HTA agencies in Canada, the UK, and Australia (published in Current Oncology in 2022). This chapter revealed significant reporting discrepancies across the agencies and concluded that common standards for reporting the results of HTAs should be implemented. Building on chapters 2 and 3, chapter 4 provides a model-based health technology re-assessment of an oncology drug approved on the basis of interim trial data using recently published long-term follow up data (published in Current Oncology in 2023). The findings from this chapter highlight the importance of transparency in the reporting of methods, the impact of using a life-cycle approach to HTA, and demonstrate the existence of a tradeoff between clinical/economic uncertainty and the value of the incremental cost-effectiveness ratio (ICER). The final chapter provides the overall conclusions of the research and presents avenues for future research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,116 | 0,245 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,011 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».